Sobre este Programa de cursos integrados

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings.
Resultados de carreira do aprendiz
50%
Começou uma nova carreira depois de completar o Programa de cursos integrados.
43%
Conseguiu um aumento ou uma promoção.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível avançado
Aprox. 10 meses para completar
6 horas/semana sugeridas
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano
Resultados de carreira do aprendiz
50%
Começou uma nova carreira depois de completar o Programa de cursos integrados.
43%
Conseguiu um aumento ou uma promoção.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível avançado
Aprox. 10 meses para completar
6 horas/semana sugeridas
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano

Este Programa de cursos integrados contém 7 cursos

Curso1

Curso 1

Introduction to Deep Learning

4.6
estrelas
1,541 classificações
358 avaliações
Curso2

Curso 2

How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers

4.7
estrelas
932 classificações
211 avaliações
Curso3

Curso 3

Bayesian Methods for Machine Learning

4.5
estrelas
569 classificações
163 avaliações
Curso4

Curso 4

Practical Reinforcement Learning

4.2
estrelas
365 classificações
104 avaliações

Instrutores

oferecido por

Logotipo de National Research University Higher School of Economics

National Research University Higher School of Economics

O logotipo de um dos parceiros do setor

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Este Programa de cursos integrados não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de Programas de cursos integrados que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim! Para começar, clique na carta de curso que lhe interessa e se inscreva. Você pode se inscrever e concluir o curso para ganhar um certificado compartilhável ou você pode auditar para ver os materiais do curso de graça. Quando você se inscrever em um curso que faz parte de uma especialização, você está automaticamente inscrito para a especialização completa. Visite o seu painel de aluno para acompanhar o seu progresso.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • Quando se inscrever no curso, você terá acesso a todos os cursos na Especialização e ganhará um certificado quando concluir o trabalho. Se você só quiser ler e visualizar o conteúdo do curso, pode auditar o curso gratuitamente. Se não puder pagar a taxa, você pode solicitar ajuda financeira.

  • Este curso é totalmente on-line, então não existe necessidade de aparecer em uma sala de aula pessoalmente. Você pode acessar suas palestras, leituras e atribuições a qualquer hora e qualquer lugar, via web ou dispositivo móvel.

  • As prerequisites we assume calculus and linear algebra (especially derivatives, matrices and operations with them), probability theory (random variables, distributions, moments), basic programming in python (functions, loops, numpy), basic machine learning (linear models, decision trees, boosting and random forests). Our intended audience are all people who are already familiar with basic machine learning and want to get a hand-on experience of research and development in the field of modern machine learning.

  • We recommend taking the “Intro to Deep Learning” course first as most of the subsequent courses will build on its material. All other courses can be taken in any order.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • After completing 7 courses of the Specialization you will be able to:

    Use modern deep neural networks for various machine learning problems with complex inputs;

    Participate in data science competitions and use the most popular and effective machine learning tools;

    Adopt the best practices of data exploration, preprocessing and feature engineering;

    Perform Bayesian inference, understand Bayesian Neural Networks and Variational Autoencoders;

    Use reinforcement learning methods to build agents for games and other environments;

    Solve computer vision problems with a combination of deep models and classical computer vision algorithms;

    Outline state-of-the-art techniques for natural language tasks, such as sentiment analysis, semantic slot filling, summarization, topics detection, and many others;

    Build goal-oriented dialogue agents and train them to hold a human-like conversation;

    Understand limitations of standard machine learning methods and design new algorithms for new tasks.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.